CN116106839B - 车载雷达可靠性检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及雷达检测技术领域，尤其涉及一种车载雷达可靠性检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待测试雷达，并根据待测试雷达生成待测试场景集合；基于待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息；根据固定表述信息获得涉及表述信息，并基于固定表述信息和涉及表述信息生成对应的待测试场景；通过待测试场景对待测试雷达进行可靠性检测。相比于现有的测试员逐一设置场景进行检测，本发明通过固定表述信息和涉及表述信息生成的待测试场景更全面，提升了检测的准确度。

Description

车载雷达可靠性检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及雷达检测技术领域，尤其涉及一种车载雷达可靠性检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，随着科技的发展，汽车上均会安装车载雷达来进行安全预警，以提升驾驶员以及乘客的安全性，同时还可通过车载雷达实现自动驾驶等功能，提升了人们出行的舒适体验。

但现有的在车载雷达在进行可靠性检测时，均是通过测试员输入不同的测试场景，再由测试设备模拟对应的场景进行测试，由于在实际使用时涉及的场景复杂，场景种类较多，而测试员输入的场景有限，进而导致测试的准确度较低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种车载雷达可靠性检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中通过测试员设置不同的场景进行测试的准确度较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种车载雷达可靠性检测方法，所述方法包括以下步骤：

获取待测试雷达，并根据所述待测试雷达生成待测试场景集合；

基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息；

根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景；

通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。

可选地，所述基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息的步骤，包括：

基于所述待测试场景集合进行场景提取，并根据提取结果获得对应的场景表述信息；

对所述场景表述信息进行信息分类，并基于分类结果对所述场景表述信息进行权重标记；

对标记后的场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息。

可选地，所述基于所述待测试场景集合进行场景提取，并根据提取结果获得对应的场景表述信息的步骤，包括：

基于所述待测试场景集合进行感兴趣区域划分，并根据划分结果进行场景提取，获得场景碎片；

基于所述场景碎片生成描述词汇，并根据所述描述词汇获得对应的场景表述信息。

可选地，所述根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景的步骤，包括：

根据所述固定表述信息对历史交通事故信息进行遍历，并根据遍历到的历史交通事故信息获得涉及表述信息；

基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景。

可选地，所述基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景的步骤之后，还包括：

基于所述历史交通事故信息获得对应的伤亡情况，并基于所述伤亡情况确定所述待测试场景的风险等级；

对所述固定表述信息和所述涉及表述信息进行相关性分析，获得所述待测试场景的场景概率；

根据所述风险等级和所述场景概率确定测试优先级以及测试周期；

相应地，所述通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测的步骤，包括：

基于所述测试优先级和所述测试周期通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。

可选地，所述基于所述待测试场景集合进行感兴趣区域划分，并根据划分结果进行场景提取，获得场景碎片的步骤之后，还包括：

对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景；

相应地，所述通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测的步骤之后，还包括：

通过所述拼接场景对所述待测试雷达进行可靠性补充检测。

可选地，所述对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景的步骤之前，还包括：

根据预设互斥规律表对所述场景碎片进行互斥性标记；

相应地，所述对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景的步骤，包括：

基于标记结果对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车载雷达可靠性检测装置，所述装置包括：

集合生成模块，用于获取待测试雷达，并根据所述待测试雷达生成待测试场景集合；

信息提取模块，用于基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息；

场景生成模块，用于根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景；

可靠性检测模块，用于通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车载雷达可靠性检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车载雷达可靠性检测程序，所述车载雷达可靠性检测程序配置为实现如上文所述的车载雷达可靠性检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车载雷达可靠性检测程序，所述车载雷达可靠性检测程序被处理器执行时实现如上文所述的车载雷达可靠性检测方法的步骤。

本发明是通过获取待测试雷达，并根据所述待测试雷达生成待测试场景集合；基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息；根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景；通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。由于本发明可通过场景表述信息表述各个场景，并对场景表述信息进行信息提取获得固定表述信息，再根据固定表述信息生成涉及表述信息，通过固定表述信息和涉及表述信息生成待测试场景进行可靠性检测，相比于现有的测试员逐一设置场景进行检测，本发明生成的待测试场景更全面，提升了检测的准确度。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车载雷达可靠性检测设备结构示意图；

图2为本发明车载雷达可靠性检测方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明车载雷达可靠性检测方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明车载雷达可靠性检测方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明车载雷达可靠性检测装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车载雷达可靠性检测设备结构示意图。

如图1所示，该车载雷达可靠性检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（Wireless-Fidelity，Wi-Fi）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（RandomAccessMemory，RAM），也可以是稳定的非易失性存储器（Non-VolatileMemory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对车载雷达可靠性检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车载雷达可靠性检测程序。

在图1所示的车载雷达可靠性检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明车载雷达可靠性检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在车载雷达可靠性检测设备中，所述车载雷达可靠性检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车载雷达可靠性检测程序，并执行本发明实施例提供的车载雷达可靠性检测方法。

本发明实施例提供了一种车载雷达可靠性检测方法，参考图2，图2为本发明车载雷达可靠性检测方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述车载雷达可靠性检测方法包括以下步骤：

步骤S10：获取待测试雷达，并根据所述待测试雷达生成待测试场景集合。

需要说明的是，本实施例方法可以是应用在对车载雷达进行可靠性检测的场景中，或者其它需要进行可靠性检测的场景中。本实施例的执行主体可以是具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的车载雷达可靠性检测设备，例如车载雷达测试仪等，或者是其它能够实现如同或相似功能的设备。此处以上述车载雷达可靠性检测设备（以下简称设备）对本实施例和下述各实施例进行具体说明。

可理解的是，上述待测试雷达可以是从待测试车辆上选取的雷达，由于一个车辆上的车载雷达并非一个，因此测试员在进行测试前可选择需要测试的雷达，上述待测试雷达可包括超声波雷达、毫米波雷达或激光雷达等，还可以是其它安装于待测试车辆上的雷达，本实施例不加以限制。

应理解的是，上述超声波雷达主要用于倒车场景，上述毫米波雷达可主要用户自适应巡航、车道辅助、自动刹车等场景，上述激光雷达可用于自动驾驶场景，上述各雷达的数量本实施例不加以限制，可根据待测试车辆所具备的功能自行设置。

需要说明的是，上述待测试场景集合可以是上述待测试雷达的应用场景集合，可从所有用于测试的场景中选取，例如，当测试员选取的待测试雷达为超声波雷达时，则上述设备可从所有用于测试的场景中选取，生成的待测试场景集合中包括所有涉及到超声波雷达应用场景的集合。

还需要说明的是，由于部分雷达的数量并非一个，进而上述待测试场景集合还与选取的待测试雷达数量有关，例如，当测试员选取的待测试雷达为待测试车辆两侧的毫米波雷达，进而上述待测试场景集合可包括涉及盲点检测应用场景的集合，这是由于待测试车辆两侧的毫米波雷达可主要应用于盲点检测，以上举例仅便于理解，本实施例不加以限制。

需要强调的是，上述待测试雷达还可包括多种雷达，例如在自动泊车时，可能涉及超声波雷达和激光雷达，进而当测试员选取待测试雷达为超声波雷达和激光雷达时，上述待测试场景集合可生成自动泊车的场景集合。

在具体实现中，上述设备可获取测试员选取的待测试雷达的数量、种类等信息，并根据上述信息生成对应的应用场景集合作为待测试场景集合。

步骤S20：基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息。

可理解的是，上述场景表述信息可以是关于待测试场景的文字描述信息，在本实施例中，每个测试场景均关联有测试场景的文字描述，上述场景表述信息可包括时间、天气、温度、所处位置或道路、路况等关于外部状态的信息，例如，当上述待测试场景集合中某一场景的表述信息为“晚上十点在下暴雨情况下，在十字路口处行驶”，本实施例对具体的场景表述信息不加以限制。

应理解的是，由于并非一个场景中所有的文字描述为重要信息，进而上述设备可对场景表述信息进行信息提取，并将重要信息作为固定表述信息，基于上述举例，可认为上述“暴雨、十字路口”为重要信息。

进一步地，为了准确判断是否为固定表述信息，上述步骤S20包括：

步骤S21：基于所述待测试场景集合进行场景提取，并根据提取结果获得对应的场景表述信息。

需要说明的是，上述场景提取的具体步骤为：基于所述待测试场景集合进行感兴趣区域划分，并根据划分结果进行场景提取，获得场景碎片；基于所述场景碎片生成描述词汇，并根据所述描述词汇获得对应的场景表述信息。

可理解的是，上述设备可对待测试场景集合中的各个场景进行感兴趣区域划分，获得与测试相关的区域，基于上述举例，当涉及的场景为“晚上十点在下暴雨情况下，在十字路口处行驶”，上述设备可对场景进行感兴趣区域提取，提取出背景区域、道路区域、车辆周围区域。

上述背景区域可以是该场景下的背景所涉及的区域，例如该场景中的背景为道路两侧住房，以及路灯、天气、时间等背景，上述道路区域可以是车辆所行驶的道路，例如该场景中当前为十字路口处等，上述车辆周围区域可以是车辆周围的情况，例如该场景中车辆左侧存在其它车辆、车辆右侧存在行人等，以上举例仅便于理解，本实施例不加以限制。

应理解的是，上述设备在进行感兴趣区域划分后，可对每个区域进行场景提取，获得场景碎片，例如从背景区域中提取到的场景碎片可以为暴雨的场景碎片，又例如从车辆周围区域提取到的场景碎片可以是车辆右侧存在行人，左侧存在其它车辆等碎片，还例如从道路区域提取到的场景碎片可以是车辆正处于十字路口等碎片。

还需要说明的是，上述设备可根据提取到的场景碎片进行识别，获得对应的描述词汇，例如，十字路口的场景碎片可获得描述词汇为“十字路口”。

在具体实现中，上述设备可对待测试场景集合中的各个进行感兴趣区域划分，将场景划分为背景区域、道路区域以及车辆周围区域，并根据上述区域进行场景提取，获得场景碎片，对场景碎片进行识别，获得对应的描述词汇，最后结合描述词汇获得对应的场景表述信息。

步骤S22：对所述场景表述信息进行信息分类，并基于分类结果对所述场景表述信息进行权重标记。

可理解的是，在获得场景表述信息后，可对其进行信息分类，将信息分类为背景、道路以及车辆周围等类别，并在每一类别下还可进行细分，例如可将背景中划分为时间、天气等类别，具体划分本实施例不加以限制。并对各个类别进行权重标记，由于不同类别涉及的重要程度也不一样，进而不同类别的权重也不一致。

需要强调的是，在进行权重标记时，并非一个类别的权重一定保持不变，例如天气类别中涉及大雾天气，进而可增加天气类别的权重，当天气类别中涉及晴天，则可减少天气类别的权重。进而可根据各分类中的词汇对各场景表述信息进行权重调整，进一步提升权重标记的准确度。

步骤S23：对标记后的场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息。

应理解的是，上述设备可根据权重选取超过预设权重的信息生成固定表述信息。

在具体实现中，上述设备可对场景表述信息中的词汇进行信息分类，并根据分类结果对各个词汇进行权重标记，对标记后的场景表述信息进行信息提取，将超过预设权重的信息组合成为固定表述信息。

步骤S30：根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景。

需要说明的是，上述涉及表述信息可以是关于固定表述信息生成的与固定表述信息存在一定关联的信息，例如，生成的固定表述信息为“十字路口行驶”，则涉及表述信息可以是“行人经过、车辆经过”等可能发生情况的信息。

还需要说明的是，上述涉及表述信息还可以包括未超过预设权重的分类中的信息，比例“大雾天气、暴雨天气”等，具体本实施例不加以限制。进而生成的待测试场景可以是“在下暴雨天气下，十字路口处行人经过”的场景。

步骤S40：通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。

本实施例上述设备可获取测试员选取的待测试雷达的数量、种类等信息，并根据上述信息生成对应的应用场景集合作为待测试场景集合；对待测试场景集合中的各个进行感兴趣区域划分，将场景划分为背景区域、道路区域以及车辆周围区域，并根据上述区域进行场景提取，获得场景碎片，对场景碎片进行识别，获得对应的描述词汇，最后结合描述词汇获得对应的场景表述信息；对场景表述信息中的词汇进行信息分类，并根据分类结果对各个词汇进行权重标记，对标记后的场景表述信息进行信息提取，将超过预设权重的信息组合成为固定表述信息；再根据固定表述信息获得涉及表述信息，并生成对应的待测试场景，最后通过待测试场景对所选取的待测试雷达进行可靠性检测。

参考图3，图3为本发明车载雷达可靠性检测方法第二实施例的流程示意图。

进一步地，考虑到测试涉及的场景较多，但并非每一种场景均会在日常发生，进而在本实施例中，为了提升检测效率，在本实施例中，上述步骤S30包括：

步骤S31：根据所述固定表述信息对历史交通事故信息进行遍历，并根据遍历到的历史交通事故信息获得涉及表述信息。

需要说明的是，上述历史交通事故信息可以是任何关于交通事故的文字表述信息和语音表述信息，可包括：新闻文稿、网站等文字表述信息，还可包括：语音播报、视频播报、微信群中语音等声音表述信息。

可理解的是，例如上述固定表述信息为“十字路口行驶”，则上述设备可对历史交通事故报道中进行文字识别和语义识别，将各个交通事故中包含“十字路口行驶”的信息作为遍历结果，并从结果中提取其它与此次交通事故有关的词汇作为涉及表述信息，例如有关词汇包括“大雾天气、行人经过”。

步骤S32：基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景。

在具体实现中，上述设备可根据固定表述信息对历史交通事故信息进行文字识别遍历和语义识别遍历，并根据遍历结果获得涉及表述信息，基于固定表述信息和涉及表述信息生成对应的测试场景，进而可基于历史发生的交通事故生成对应的测试场景，提升测试的效率。

进一步地，在本实施例中，在上述步骤S31之后，还包括：

步骤S311：基于所述历史交通事故信息获得对应的伤亡情况，并基于所述伤亡情况确定所述待测试场景的风险等级。

需要说明的是，上述伤亡情况可包括人员伤亡情况以及车辆、附件建筑损伤情况等与此次交通事故有关的损伤情况，同时可根据上述历史交通事故信息进行文字识别和语义识别获得，当然还可以是其它识别方式，本实施例不加以限制。

应理解的是，上述设备将风险等级划分为“低风险、中风险和高风险”，可根据对应的伤亡情况确定该待测试场景的风险等级，具体风险等级的种类本实施例不加以限制。

步骤S312：对所述固定表述信息和所述涉及表述信息进行相关性分析，获得所述待测试场景的场景概率。

可理解的是，上述相关性分析可以是体现固定表述信息和涉及表述信息之间的关联性分析，例如，上述设备获得的某一待测试场景的固定表述信息为“弯道行驶”，而涉及表述信息为“晴天、对向超车”，获得的另一待测试场景的固定表述信息为“弯道行驶”，而涉及表述信息为“大雾天气、对向超车”，显然“晴天”与该场景下发生车祸的关联性并不大，而“大雾天气”与改场景下发生车祸的关联性较大，用到雷达的概率会更大，进而“大雾天气”对应的场景的场景概率大于“晴天”对应的场景的场景概率。

步骤S313：根据所述风险等级和所述场景概率确定测试优先级以及测试周期；相应地，上述步骤S32，包括：基于所述测试优先级和所述测试周期通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。

需要说明的是，上述设备内可存储有风险等级和场景概率与测试优先级和测试周期之间的映射关系表，理论来说，风险等级和场景概率越大，测试的优先级越高，测试周期越长，当然，具体的映射关系本实施例不加以限制。

在具体实现中，上述设备可基于历史交通事故信息获得对应的伤亡情况，并基于伤亡情况确定该待测试场景下的风险等级，同时结合固定表述信息和涉及表述信息之间的关联度确定出现该待测试场景的场景概率，最后根据风险等级和场景概率确定测试优先级和测试周期，进一步提升了测试结果的准确性。

本实施例上述设备可根据固定表述信息对历史交通事故信息进行文字识别遍历和语义识别遍历，并根据遍历结果获得涉及表述信息，基于固定表述信息和涉及表述信息生成对应的测试场景，进而可基于历史发生的交通事故生成对应的测试场景，提升测试的效率；同时可基于历史交通事故信息获得对应的伤亡情况，并基于伤亡情况确定该待测试场景下的风险等级，同时结合固定表述信息和涉及表述信息之间的关联度确定出现该待测试场景的场景概率，最后根据风险等级和场景概率确定测试优先级和测试周期，进一步提升了测试结果的准确性。

参考图4，图4为本发明车载雷达可靠性检测方法第三实施例的流程示意图。

考虑到上述可靠性检测是检测历史发生过的场景，并非所有可能出现场景，进而在本实施例中，为了提升检测全面度，如图4所示，在上述基于所述待测试场景集合进行感兴趣区域划分，并根据划分结果进行场景提取，获得场景碎片的步骤之后，还包括：

步骤S50：对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景。

需要说明的是，上述场景拼接可以是从场景碎片中随机选取后进行组合拼接，例如根据背景区域提取到的场景碎片为“高速行驶”的场景碎片，根据车辆周围区域提取到的场景碎片为“拥堵”的场景碎片，在对其进行组合拼接后获得的拼接场景为“车辆在拥堵路段行驶”、“车辆在高速行驶”、“车辆在拥堵路段下高速行驶”。

相应地，上述步骤S40之后，还包括：

步骤S60：通过所述拼接场景对所述待测试雷达进行可靠性补充检测。

在具体实现中，上述设备可根据场景碎片进行组合拼接，获得拼接场景，并通过拼接场景对待测试雷达进行可靠性补充检测，进一步提升检测的全面度。

进一步地，考虑到在进行组合拼接时，可能存在部分场景不可能出现，进而为了进一步提升拼接的合理性，在本实施例中，上述步骤S50之前，还包括：根据预设互斥规律表对所述场景碎片进行互斥性标记；相应地，步骤S60，包括：基于标记结果对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景。

应理解的是，上述预设互斥规律表可存储有任意两个场景碎片之间的是否存在互斥规律，基于上述举例，例如，“车辆在拥堵路段下高速行驶”的拼接场景不可能出现，进而可将“拥堵”与“高速行驶”的两个场景碎片进行互斥性标记，并将其保存至预设互斥规律表中，进而在进行场景组合拼接时可避免拼接出该场景，进而提升了拼接的合理性。

需要说明的是，上述预设互斥规律表可通过测试员自行设置，本实施例不加以限制。

本实施例上述设备可对场景碎片进行拼接，并通过获得的拼接场景对待测试雷达进行可靠性补充检测，同时在进行拼接之前还可通过预设互斥规律表对场景碎片进行互斥性标记，并根据标记结果对场景碎片进行标记，获得拼接场景，进一步提升拼接场景的合理性。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车载雷达可靠性检测程序，所述车载雷达可靠性检测程序被处理器执行时实现如上文所述的车载雷达可靠性检测方法的步骤。

此外，参照图5，图5为本发明车载雷达可靠性检测装置第一实施例的结构框图，本发明实施例还提出一种车载雷达可靠性检测装置，所述车载雷达可靠性检测装置包括：

集合生成模块501，用于获取待测试雷达，并根据所述待测试雷达生成待测试场景集合；

信息提取模块502，用于基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息；

场景生成模块503，用于根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景；

可靠性检测模块504，用于通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。

本实施例上述设备可获取测试员选取的待测试雷达的数量、种类等信息，并根据上述信息生成对应的应用场景集合作为待测试场景集合；对待测试场景集合中的各个进行感兴趣区域划分，将场景划分为背景区域、道路区域以及车辆周围区域，并根据上述区域进行场景提取，获得场景碎片，对场景碎片进行识别，获得对应的描述词汇，最后结合描述词汇获得对应的场景表述信息；对场景表述信息中的词汇进行信息分类，并根据分类结果对各个词汇进行权重标记，对标记后的场景表述信息进行信息提取，将超过预设权重的信息组合成为固定表述信息；再根据固定表述信息获得涉及表述信息，并生成对应的待测试场景，最后通过待测试场景对所选取的待测试雷达进行可靠性检测。

本发明车载雷达可靠性检测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种车载雷达可靠性检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取待测试雷达，并根据所述待测试雷达生成待测试场景集合；

基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息；

根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景；

通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测；

所述基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息，包括：

基于所述待测试场景集合进行感兴趣区域划分，并根据划分结果进行场景提取，获得场景碎片；

基于所述场景碎片生成描述词汇，并根据所述描述词汇获得对应的场景表述信息；

对所述场景表述信息进行信息分类，并基于分类结果对所述场景表述信息进行权重标记；

根据所述描述词汇对所述场景表述信息的权重进行更新；

对权重更新后的场景表述信息进行信息提取，根据超过预设权重的信息确定固定表述信息。

2.如权利要求1所述的车载雷达可靠性检测方法，其特征在于，所述根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景的步骤，包括：

根据所述固定表述信息对历史交通事故信息进行遍历，并根据遍历到的历史交通事故信息获得涉及表述信息；

基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景。

3.如权利要求2所述的车载雷达可靠性检测方法，其特征在于，所述基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景的步骤之后，还包括：

基于所述历史交通事故信息获得对应的伤亡情况，并基于所述伤亡情况确定所述待测试场景的风险等级；

对所述固定表述信息和所述涉及表述信息进行相关性分析，获得所述待测试场景的场景概率；

根据所述风险等级和所述场景概率确定测试优先级以及测试周期；

相应地，所述通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测的步骤，包括：

基于所述测试优先级和所述测试周期通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测。

4.如权利要求1所述的车载雷达可靠性检测方法，其特征在于，所述基于所述待测试场景集合进行感兴趣区域划分，并根据划分结果进行场景提取，获得场景碎片的步骤之后，还包括：

对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景；

相应地，所述通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测的步骤之后，还包括：

通过所述拼接场景对所述待测试雷达进行可靠性补充检测。

5.如权利要求4所述的车载雷达可靠性检测方法，其特征在于，所述对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景的步骤之前，还包括：

根据预设互斥规律表对所述场景碎片进行互斥性标记；

相应地，所述对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景的步骤，包括：

基于标记结果对所述场景碎片进行场景拼接，获得拼接场景。

6.一种车载雷达可靠性检测装置，其特征在于，所述装置包括：

集合生成模块，用于获取待测试雷达，并根据所述待测试雷达生成待测试场景集合；

信息提取模块，用于基于所述待测试场景集合获得对应的场景表述信息，并对所述场景表述信息进行信息提取，获得固定表述信息；

场景生成模块，用于根据所述固定表述信息获得涉及表述信息，并基于所述固定表述信息和所述涉及表述信息生成对应的待测试场景；

可靠性检测模块，用于通过所述待测试场景对所述待测试雷达进行可靠性检测；

所述信息提取模块，还用于基于所述待测试场景集合进行感兴趣区域划分，并根据划分结果进行场景提取，获得场景碎片；基于所述场景碎片生成描述词汇，并根据所述描述词汇获得对应的场景表述信息；对所述场景表述信息进行信息分类，并基于分类结果对所述场景表述信息进行权重标记；根据所述描述词汇对所述场景表述信息的权重进行更新；对权重更新后的场景表述信息进行信息提取，根据超过预设权重的信息确定固定表述信息。

7.一种车载雷达可靠性检测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车载雷达可靠性检测程序，所述车载雷达可靠性检测程序配置为实现如权利要求1至5任一项所述的车载雷达可靠性检测方法的步骤。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有车载雷达可靠性检测程序，所述车载雷达可靠性检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的车载雷达可靠性检测方法的步骤。